随着AI时代的移动技术革新大会开幕邻近，活动现场的知识分享一直备受业界关注，本期主办方采访到了【基于AI的开发实践专场】演讲嘉宾杨帆先生(商汤科技联合创始人、副总裁，EGO北京分会会员)，就AI场景的价值体现与落地进行深度剖析。
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以下内容是对杨帆先生的部分采访整理。
AI 更大的价值在于跟不同的行业结合
杨帆在计算机视觉技术领域沉浸多年，在微软任职期间，他主要从事计算机视觉、计算机图形学等领域的新技术孵化工作，包括人脸识别、图像物体识别、人像三维重建等；杨帆认为，AI技术并非新事物，但却在过去的两三年集中爆发，其关键原因就在于今天对语音、图像、视频，有了更加信息化的处理技术，在各个环节上具备了更强的技术储备。从技术到落地，AI 技术所实现的这一切，都离不开场景的支持。
AI技术继承了多种基础技术，在面向工业、金融、医疗、家居、自动驾驶、安防、物流、农业等不同应用场景的解决方案，比如AI和医疗的融合应该会体现在智能设备和识别诊断主要两个方面；AI和金融的整合使金融交易和管理更加安全，实现精准营销、大数据征信和普惠金融；AI和安防的融合实现智能监控、安保机器人等应用场景；AI、大数据等这些东西纯谈概念是没有任何意义的，最终都要回归场景，可复用的基础技术和平台工具固然重要，但只有落在应用场景里，我们才知道其明确的价值在哪里。
Q：****业界曾出现一种批评的声音，称现在很多公司和开发者其实对于深度学习的运作原理并不清楚，只知道应用，却不知其所以然。
杨帆表示：“学术界有两套观念，一套观念说知其然不知其所以然是离经叛道、是不对的。对于这个观念，杨帆表示认可，其实现在已经有很多团队也投入力量在进行更加前沿、更加基础性的科研，“这样的基础科研能够指导我们将来在正确的方向上走得更远。”但杨帆认为，基础研究与应用科研，二者不可偏废，完整的科学体系和持续的方向性指引非常重要，但是实证科学也非常重要，企业最终还是要以技术落地的结果说话。”
Q：****人脸识别大行其道，不免让人对这项技术及其背后的公司产生了许多好奇。
对于这两年非常火的“刷脸”，开始有各种基于人脸验证能力的实用化场景。在互联网信息安全方面，对于账户的盗用能够更好的分析和调查，包括线上的手机端、桌面端、H5，包括定制的摄像头。操作逻辑非常简单，最开始做刷脸的注册，现在刷脸的支付，手机逐渐去进行刷脸的解锁。在对于个人的认证上，也有非常多的价值。人脸识别的技术，可以判断操作手机的是不是真实的人。
有一个活体检测的技术服务，也包括在线下一体机的形态。对身份证的关键信息进行扫描，包括对身份证内部照片的读取和当前采集人之间进行判断。基于人像的身份认证也是一个非常有价值的工作，它是一个特殊的跨行业的解决方案。这个解决方案现在已经从线上到线下开始极大范围地蔓延。
对中国来说，个人公民身份信息的实名制是一个非常重要的诉求，这个诉求能够有效地帮我们在一定程度上解决互联网的安全问题、解决线下的公共安全问题。所有线上的互联网行业应用，到各种线下行业，包括机场、超市、酒店，都会有越来越多的对于个人身份信息核验的强烈需求。
Q：****大家都关注识别正确率，在实际场景中正确率是否为最关键因素?
近几年，很多公司在人脸识别技术上投入了大量的研发并取得了亮眼的成绩，其中识别率一直是各家宣传的重点，今年我们能在各类报道中频繁看到各种99%、99.4%、99.8%等。虽然企业这么宣称，但实际背后蕴含的差异是非常大的，它会有非常多影响因素，所以准确率跟行业背景以及前置假设会是一个强相关的关系。而不同的场景下取得的识别准确率很难做类比。
当识别率达到99%以后，人脸识别技术面临的难点主要在于，如何在不同行业场景中深化这项技术。虽然看上去99%的识别率已经很高了，但不同行业场景对于识别率的要求不同，99%可能只是该技术得以使用的入门条件；而安防场景下，照片模糊、有遮挡、角度不佳都给人脸识别带来了更现实的挑战。
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“看似同质化很强、很简单的人脸识别，细分的技术场景其实非常复杂，所以脱离场景去谈技术是没有太大意义的，今天能看得到的，包括以安防、手机这样的一些重点行业为代表，对于真正的人脸识别技术的全面深化存在着非常多的挑战，值得我们去攻克。”
Q：****那么，怎样判断一个行业是否具有做 AI 场景的价值?在做AI平台化的进程中，遇到过哪些挑战和问题?
01
看需求
首先，需求得是真实的。杨帆举了个具体的例子：有一个家电厂商想通过人脸识别功能，实现“我进去之后这个房间自动调节成 16 度，我母亲进这个房间自动调节成 26 度”。我问他：“如果你和你母亲一块进去怎么办，如果你背着身进去怎么办?”他说这个需求，其实最好的解决办法就是摇控器。
其次，需求得是刚性的。需要考虑用户愿不愿意买单，愿意花多少钱买单？往后更深层次的逻辑链，需要对场景的更深的了解。
02
规模化
今天完成一套解决方案成本很高。人脸识别这样的技术，在不同的场景中技术差异很大。我今天做金融，1：1的认证，错误率做到百万分之一，千万分之一，准确性非常高，在金融场景中非常好用。如果放在安防的场景下，安防要求百万人的黑名单库。而且黑名单库还要有误报，每一次误报有一个出警。
同样是人脸识别，不同场景下关注的技术指标和任务是完全不同的。所以同样一个技术概念，在不同场景下的差异性非常明显。再者技术什么时候成熟需要在特定的需求场景下，离成熟多远要有一个预判力。
03
数据闭环
做AI技术，数据闭环是非常重要的环节。为什么？我们做视频的会发现，当你技术不成熟的时候你的业务不能用，业务没有落地的时候就没有数据。做不好，就形成死循环。这样的死循环如何去打破？原动力的突破来自于技术，当你的技术有小的突破，把其他场景迁移过来。
技术的突破可以带来业务的落地，业务的落地带来数据的累积，数据的累计可以带来技术的进步。这样的数据闭环，帮助整体业务拓展并能带来非常大的价值。今天，数据面临隐私性和安全性的质问和考验。包括区块链在内的很多技术，还有一些非技术的方式方法，可以带来更深层次的探索。
04
商业化
光做出好产品是不够的，还要在市场上真的有价值，并且能持续保有竞争力。任何新技术都会随着时间的推移而扩散，一般所拥有的时间窗口最多也就是一年多的时间。
在这一段时间内，如何看待当前所面临的场景？在这个场景中技术到底占据多大的地位？是非关键性的应用还是关键性的应用？技术上的突破和分配，是否产生根本性的问题？在技术的壁垒期，我们能否利用这一段时间构建起技术以外的壁垒？
只有壁垒构建出来，利用时间窗口期把技术优势转化成其他的竞争性壁垒，这样的行业才值得去做。
05
技术创新驱动
早在一两年前，我们就搜集到大量用假照片和视频去攻击刷脸识别的行为，各种各样的案例。当我们拥有大量来自真实业务的攻击数据时，就能够针对图像视频各种各样的攻击方式进行非常好的防范，这来自于大量线上攻击的业务数据的累积，以及对这些数据的二次挖掘和利用。
这个给我们什么样的启示？
做刷脸一开始是做人脸识别，但后来我们发现人脸识别不是最重要的，最重要的活体识别，分清到底是一个真人还是仿冒攻击。只有深入场景，才能发现你所面临的技术挑战跟你之前想象的不同。当行业落地的时候所面临的技术挑战，实际上需要重新定义、分解和解决。
从这五个闭环能够帮助我们去判断，把一个AI技术应用在某一个场景是否真的有价值，是否真的有意义，是否带来更大的用户价值。从这几个角度大家去进行分析判断，会有一个相对比较好的结论。
想把落地场景做好，复合型技术人才尤为重要
如杨帆所说，真正去看行业落地的时候，往往都是不同的技术叠加和组合的应用，这里面人脸识别和动作识别是最关键的技术，但实际上想把落地场景做好，一定需要多种技术组合。
杨帆表示，将创新技术转变为实际产品是一条满是荆棘的道路，行之不易，而其中最大的难点，一是如何选对方向和时机，二是如何找到合适的人才。
行业落地需要各种综合性的关键技术的整合。行业的需求往往是一些相对模糊的，而且从技术上来看是非常不明确的东西，这时候就需要有人有足够的能力去一一拆解。在杨帆看来，找到或培养一些既有技术背景、又对行业有足够深的理解的人才，是企业实现AI技术落地最关键的一点。
他说到，“人才问题、团队组织问题、发展问题，特别是做2B行业，标准化与非标准之间的平衡性掌握，任何一个技术性产品落地会面临的共有问题，做AI技术落地，这些问题一个都不会少，而只会更严重。AI人才是个更大的坑，AI的技术性更深重，从过往来看，它跟行业的结合更弱，所以你想要真正去打磨出一个符合真正行业需求的产品的时候，需要把对行业的理解和对技术的理解融合在一起，这是当前最具挑战任务之一，因为过去可能这个世界上基本不存在这样的人，对行业有理解的人很少。”
视觉AI技术的落地与AI人才的培养是个复杂而庞大的话题，需要对技术和人才都有比较深刻的理解和认知，也是目前业内广泛关注的话题之一。2018年1月5日，在AI时代的移动技术创新大会上，更多重量级大咖，将对AI、移动应用技术、前端开发等内容进行深度的分享，感兴趣的小伙伴可加官V：柚子科技APICloud，免费领取门票。
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